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TTM卓越培訓經理培訓
課程背景：
隨著企業的不斷發展壯大，培訓承擔著人力資源發展“選育用留”中關鍵的“育”的角色，這部分工作已經越來越被認可和重視，越來越多的企業開始建立自己的企業大學，打造學習型組織文化。
作為培訓管理者，承擔著組織及人才發展的重擔。但怎樣做好這項工作，對中國的企業和培訓管理者來說都還是一個摸索中的命題。在現今培訓管理面臨四大挑戰當中，“培訓管理者專業水平亟需提升”排在第一位。絕大部分的培訓管理者沒有接受系統培訓就直接上崗，在工作中經常面臨以下問題：
如何讓培訓工作與企業發展戰略及業務更緊密結合，促進績效目標達成？
如何提取分析企業培訓需求？
如何開發有效實用的課程，建立課程體系？
如何搭建內訓師隊伍，后續又怎樣培養和管理？
如何管理和評估培訓項目，獲得業務部門的認同與支持？……
調查表明，越來越多企業培訓管理者對于工作有很多苦惱，渴望獲得更多學習和交流的機會。本課程秉承“幫助培訓管理者提升專業能力，促進企業績效改進”的理念，從人員體系、課程體系、系統體系三大方面進行深入講解，輔以日立、惠普、保潔、本田等500強經典人才發展案例，提供大量模型工具，全面提升學員培訓項目管理、培訓營銷、學習設計、培訓評估等各維度的專業能力。
培訓目標：
了解培訓管理的本質及未來趨勢
掌握培訓管理者能力模型及應用
掌握培訓需求分析收集的工具方法
掌握課程體系設計、開發的工具方法
掌握*四級評估工具的運用
了解常見人才發展項目的設計與運營
課程大綱：
第一單元 組織學習與培訓
一、培訓的目的與定位
1．培訓的四個目的
2．培訓的五個定位
二、企業培訓成熟度五級模型
1．兼職做培訓
2．獨立做培訓
3．系統做培訓
4．企業大學做培訓
5．從培訓到學習型組織
三、培訓管理工作的發展趨勢及挑戰
1．學習方式及技術的變革
2．獲取支持
3．以最少資源獲得*效果
4．專業仍有很大提升空間
5．培訓產品核心研發者為業務專家
6．更注重用戶體驗和效果評估
第二單元 培訓體系三大支柱--人員篇
一、參與培訓的三大角色
1．專業者
2．內訓師
3．推動者
二、培訓經理能力模型及應用
1．三項通用能力的定義與行為描述
2．五項核心能力的定義與行為描述
3．培訓經理能力模型的應用
三、內訓師團隊建設六部曲
1．前期準備
2．建立機制
3．招募選拔
4．技能培訓
5．授課展示
6．培養激勵
案例分析：廣汽本田、廣日集團等企業內訓師隊伍建設
四、尋找培訓推動者
1．誰是培訓推動者？
2．影響力產生的六個原理
3．干系人影響策略
案例分析：培訓營銷策略
第三單元 培訓體系三大支柱--課程篇
一、學習需求的平衡與界定
1．事務操作型
2．策略支持型
3．戰略引領型
二、基于Goldstein模型的培訓需求分析
1．組織分析
2．人員分析
3．任務分析
三、培訓需求收集的八大方法
1．問卷法
2．訪談法
3．觀察法
4．關鍵事件法
5．績效分析法
6．壓力點法
7．專項測評法
8．勝任力模型法
視頻案例：特務迷城
PK練習：培訓需求調研設計
四、課程體系設計
1．基于崗位序列的課程體系建設
．基于職級序列的課程體系建設
3．基于知識領域的課程體系建設
案例分析：惠普等企業的課程體系
PK練習：課程體系設計
五、基于績效改進的課程開發模型
1．設計階段
2．開發階段
3．驗證實施階段
案例分析：卡賓、海大等企業的課程開發流程
六、基于業務結果的學習項目設計與管理
1．學習項目設計的九個步驟
2．學習項目實施的影響因素
3．項目干系人的參與和影響
案例分析：日立的學習項目管理
第四單元 培訓體系三大支柱--系統篇
一、培訓制度管理
1．新員工培訓管理制度
2．內訓師管理制度
3．外訓管理制度
模型工具：常見培訓管理制度范本
二、培訓計劃制定與執行
1．培訓計劃制定的四個原則
2．制定培訓預算的四種方法
3．計劃調整的要點
4、培訓現場的管理
模型工具：常見培訓計劃范本（含培訓手冊）
三、*四級評估系統
1．“合伙人”模型--一切培訓評估的前提
2．被“誤解”的一級評估
3．“最難”的二級評估
4．“斷層”的三級評估
5．“最容易”的四級評估
PK練習：培訓評估設計
四、人才發展系統
1．新員工培養系統設計
2．管培生培養系統設計
3．中層人員、核心人員培養系統設計
4．領導力培養系統設計
案例分析：寶潔、碧桂園等企業人才培養案例
五、常見培訓管理方式及系統
1．積分制管理
2．E-Learning
3．翻轉課堂&微課
4．行動學習
5．導師制&OTJ在崗輔導
6．繼任計劃
案例分析：以上培訓管理方式及系統實例
大數據分析培訓公開課程班
【課程目標】
本課程為中級課程，需要在初級課程之后學習。面向所有應用型人員，包括業務部分，以及數據分析部門，系統開發人員也同樣需要學習。
本課程核心內容為數據挖掘，預測模型，以及模型優化，幫助學員構建系統全面的業務分析思維，提升學員在數據分析綜合能力。
本課程覆蓋了如下內容：
1. 數據挖掘基礎知識。
2. 常用數值預測模型。
3. 常用分類預測模型。
4. 數據預處理的基本過程。
本課程從實際的業務需求出發，結合行業的典型應用特點，圍繞實際的商業問題，對數據分析及數據挖掘技術進行了全面的介紹（從數據收集與處理，到數據分析與挖掘，再到數據可視化和報告撰寫），通過大量的操作演練，幫助學員掌握數據分析和數據挖掘的思路、方法、表達、工具，從大量的企業經營數據中進行分析，挖掘客戶行為特點，幫助運營團隊深入理解業務運作，以達到提升學員的數據綜合分析能力，支撐運營決策的目的。
通過本課程的學習，達到如下目的：
1. 了解數據挖掘基礎知識，以及數據挖掘標準過程。
2. 熟悉建模的一般過程，以及評估模型質量的關鍵指標。
3. 掌握建模前的影響因素分析，學會尋找影響業務的關鍵因素。
4. 熟練使用數值預測模型，掌握自定義模型以及優化步驟。
5. 熟練使用分類預測模型，掌握模型優化的思路。
6. 熟練掌握預處理的基本過程，并根據業務實際情況進行處理。
【授課時間】
2天時間
【授課對象】
銷售部門、營業廳、呼叫中心、業務支撐、經營分析部、網管/網優中心、運營分析部、系統開發部等對業務數據分析有基本要求的相關人員。
【學員要求】
1. 每個學員自備一臺便攜機(必須)。
2. 便攜機中事先安裝好IBM SPSS Statistics v19版本及以上。
3. 便攜機中事先安裝好IBM SPSS Modeler v14版本及以上。
注：講師可以提供試用版本軟件及分析數據源。
【授課方式】
數據分析基礎 + 方法講解 + 實際業務問題分析 + 工具實踐操作
采用互動式教學，圍繞業務問題，展開數據分析過程，全過程演練操作，讓學員在分析、分享、講授、總結、自我實踐過程中獲得能力提升。
【課程大綱】
第一部分：    數據挖掘標準流程
1. 數據挖掘概述
2. 數據挖掘的標準流程（CRISP-DM）
. 商業理解
. 數據準備
. 數據理解
. 模型建立
. 模型評估
. 模型應用
案例：客戶匹配度建模—找到你的準客戶
案例：客戶流失預測及客戶挽留
3. 數據集概述
4. 數據集的類型
5. 數據集屬性的類型
. 標稱
. 序數
. 度量
6. 數據質量三要素
. 準確性
. 完整性
. 一致性
第二部分：    影響因素分析篇
問題：如何判斷一個因素對另一個因素有影響？比如營銷費用是否會影響銷售額？產品價格是否會影響銷量？產品的陳列位置是否會影響銷量？
風險控制的關鍵因素有哪些？
1. 影響因素分析的常見方法
2. 相關分析（衡量變量間的的相關性）
問題：這兩個屬性是否會相互影響？影響程度大嗎？營銷費用會影響銷售額嗎？
. 相關系數的三個計算公式
. 相關分析的假設檢驗
. 相關分析的基本步驟
演練：體重與腰圍的關系
演練：營銷費用會影響銷售額嗎
演練：哪些因素與汽車銷量有相關性
演練：通信費用與開通月數的相關分析
案例：酒樓生意好壞與報紙銷量的相關分析
. 偏相關分析
. 偏相關系數的計算公式
. 偏相關分析的適用場景
. 距離相關分析
3. 方差分析
問題：哪些才是影響銷量的關鍵因素？
. 方差分析解決什么問題
. 方差分析種類：單因素/雙因素可重復/雙因素無重復
. 方差分析的應用場景
. 方差分析的原理與步驟
. 如何解決方差分析結果
演練：終端擺放位置與終端銷量有關嗎？
演練：開通月數對客戶流失的影響分析
演練：客戶學歷對消費水平的影響分析
演練：廣告和價格是影響終端銷量的關鍵因素嗎
演練：營業員的性別、技能級別產品銷量有影響嗎？
案例：2015年大學生工資與父母職業的關系
案例：醫生洗手與嬰兒存活率的關系
演練：尋找影響產品銷量的關鍵因素
. 多因素方差分析原理
. 多因素方差結果的解讀
演練：廣告形式、地區對銷量的影響因素分析（多因素）
. 協方差分析原理
演練：飼料對生豬體重的影響分析（協方差分析）
4. 列聯分析（兩類別變量的相關性分析）
. 交叉表與列聯表
. 卡方檢驗的原理
. 卡方檢驗的幾個計算公式
. 列聯表分析的適用場景
案例：套餐類型對客戶流失的影響分析
案例：學歷對業務套餐偏好的影響分析
案例：行業/規模對風控的影響分析
第三部分：    數值預測模型篇
問題：如何預測產品的銷量/銷售金額？
1. 銷量預測與市場預測——讓你看得更遠
2. 回歸預測/回歸分析
問題：如何預測未來的銷售量（定量分析）？
. 回歸分析的基本原理和應用場景
. 回歸分析的種類（一元/多元、線性/曲線）
. 得到回歸方程的幾種常用方法
. 回歸分析的五個步驟與結果解讀
. 回歸預測結果評估（如何評估預測質量）
演練：散點圖找推廣費用與銷售額的關系（一元線性回歸）
演練：推廣費用、辦公費用與銷售額的關系（多元線性回歸）
演練：讓你的營銷費用預算更準確
演練：如何選擇*的回歸預測模型（曲線回歸）
. 帶分類變量的回歸預測
演練：汽車季度銷量預測
演練：工齡、性別與終端銷量的關系
演練：如何評估銷售目標與資源配置（營業廳）
3. 時序預測
問題：隨著時間變化，未來的銷量變化趨勢如何？
. 時序分析的應用場景（基于時間的變化規律）
. 移動平均MA的預測原理
. 指數平滑ES的預測原理
. 如何評估預測值的準確性？
案例：銷售額的時序預測及評估
演練：汽車銷量預測及評估
演練：電視機銷量預測分析
演練：上海證券交易所綜合指數收益率序列分析
演練：服裝銷售數據季節性趨勢預測分析
4. 季節性預測模型
. 季節性回歸模型的參數
. 常用季節性預測模型（相加、相乘）
. 怎樣解讀模型的含義
案例：*航空旅客里程的季節性趨勢分析
案例：產品銷售季節性趨勢預測分析
5. 新產品預測模型與S曲線
. 如何評估銷量增長的拐點
. 珀爾曲線與龔鉑茲曲線
案例：如何預測產品的銷售增長拐點，以及銷量上限
演練：預測IPad產品的銷量
演練：預測Facebook的用戶增長情況
第四部分：    回歸模型優化篇
1. 回歸模型的基本原理
. 三個基本概念：總變差、回歸變差、剩余變差
. 方程的顯著性檢驗：是否可以做回歸分析？
. 擬合優度檢驗：回歸模型的質量評估？
. 因素的顯著性檢驗：自變量是否可用？
. 理解標準誤差的含義：預測的準確性？
2. 模型優化思路：尋找*回歸擬合線
. 如何處理異常數據（殘差與異常值排除）
. 如何剔除非顯著因素（因素顯著性檢驗）
. 如何進行非線性關系檢驗
. 如何進行相互作用檢驗
. 如何進行多重共線性檢驗
. 如何檢驗誤差項
. 如何判斷模型過擬合
案例：模型優化案例
演練：預測IPad的季度銷量
6. 自定義模型（如何利用規劃求解進行自定義模型）
案例：如何對餐廳客流量進行建模及模型優化
第五部分：    分類預測模型篇
問題：如何評估客戶購買產品的可能性？或者說，影響客戶購買意向的產品關鍵特性是什么？
1. 分類模型概述
2. 常見分類預測模型
3. 邏輯回歸模型
. 邏輯回歸模型原理及適用場景
. 邏輯回歸種類：二元/多元邏輯回歸
. 如何解讀邏輯回歸方程
案例：如何評估用戶是否會購買某產品（二元邏輯）
. 消費者品牌選擇模型分析
案例：品牌選擇模型分析，你的品牌適合哪些人群？（多元邏輯）
4. 分類決策樹
問題：如何預測客戶行為？如何識別潛在客戶？
風控：如何識別欠貸者的特征，以及預測欠貸概率？
客戶保有：如何識別流失客戶特征，以及預測客戶流失概率？
. 決策樹分類簡介
. 如何評估分類性能？
案例：*零售商（Target）如何預測少女懷孕
演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貸者的特征
. 構建決策樹的三個關鍵問題
. 如何選擇*屬性來構建節點
. 如何分裂變量
. 修剪決策樹
. 選擇最優屬性
. 熵、基尼索引、分類錯誤
. 屬性劃分增益
. 如何分裂變量
. 多元劃分與二元劃分
. 連續變量離散化（最優劃分點）
. 修剪決策樹
. 剪枝原則
. 預剪枝與后剪枝
. 構建決策樹的四個算法
. C5.0、CHAID、CART、QUEST
. 各種算法的比較
. 如何選擇最優分類模型？
. 案例：商場酸奶購買用戶特征提取
. 案例：電信運營商客戶流失預警與客戶挽留
. 案例：識別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
. 案例：識別電信詐騙者嘴臉，讓通信更安全
5. 人工神經網絡（ANN）
. 神經網絡概述
. 神經網絡基本原理
. 神經網絡的結構
. 神經網絡的建立步驟
. 神經網絡的關鍵問題
. BP反向傳播網絡（MLP）
. 徑向基網絡（RBF）
案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率
6. 判別分析
. 判別分析原理
. 距離判別法
. 典型判別法
. 貝葉斯判別法
案例：MBA學生錄取判別分析
案例：上市公司類別評估
第六部分：    數據預處理篇（了解你的數據集）
1. 數據預處理的主要任務
. 數據集成：多個數據集的合并
. 數據清理：異常值的處理
. 數據處理：數據篩選、數據精簡、數據平衡
. 變量處理：變量變換、變量派生、變量精簡
. 數據歸約：實現降維，避免維災難
2. 數據集成
. 外部數據讀入：Txt/Excel/SPSS/Database
. 數據追加（添加數據）
. 變量合并（添加變量）
3. 數據理解（異常數據處理）
. 取值范圍限定
. 重復值處理
. 無效值/錯誤值處理
. 缺失值處理
. 離群值/極端值處理
. 數據質量評估
4. 數據準備：數據處理
. 數據篩選：數據抽樣/選擇（減少樣本數量）
. 數據精簡：數據分段/離散化（減少變量的取值個數）
. 數據平衡：正反樣本比例均衡
5. 數據準備：變量處理
. 變量變換：原變量取值更新，比如標準化
. 變量派生：根據舊變量生成新的變量
. 變量精簡：降維，減少變量個數
6. 數據降維
. 常用降維的方法
. 如何確定變量個數
. 特征選擇：選擇重要變量，剔除不重要的變量
. 從變量本身考慮
. 從輸入變量與目標變量的相關性考慮
. 對輸入變量進行合并
. 因子分析（主成分分析）
. 因子分析的原理
. 因子個數如何選擇
. 如何解讀因子含義
案例：提取影響電信客戶流失的主成分分析
7. 數據探索性分析
. 常用統計指標分析
. 單變量：數值變量/分類變量
. 雙變量：交叉分析/相關性分析
. 多變量：特征選擇、因子分析
演練：描述性分析（頻數、描述、探索、分類匯總）
8. 數據可視化
. 數據可視化：柱狀圖、條形圖、餅圖、折線圖、箱圖、散點圖等
. 圖形的表達及適用場景
演練：各種圖形繪制
結束：課程總結與問題答疑。
大數據分析培訓公開課程班 TTM卓越培訓經理培訓